Paieška:

Ch. H. Rebolar'as (Jose Hernandez Rebollar ) sukūrė sensorinę pirštinę, kuri gali išversti nesudėtingus sakinius iš gestų kalbos į žodinę ir rašytinę kalbą. Jis nėra novatorius šioje srityje, bet jo manymu šis prototipas yra labiausiai pavykęs.

Ch. H. Rebolar'o sukurta pirštinė “AcceleGlove” mikrokontrolerių ir sensorių pagalba fiksuoja rankų ir pirštų judesius. Kompiuteris apdoroja,gautus iš pirštinės, duomenis ir išverčia juos į šnekamąją kalbą, kurią galima girdėti kompiuterio garsiakalbiuose, bei užrašo tekstu monitoriaus ekrane. Mokslininko sukurta sistema pažįsta visą amerikiečių daktilinę abėcėlę, apie 200 žodžių ir paprastų frazių. Tai šiandien yra didelis pasiekimas.

Didžiausias stabdis šiai lėtai besivystančiai technologijai, kurios pradžia siekia 1980 metus, yra pačių kurčiųjų nenoras panaudoti tokias pirštines. Nė viena tokia  sistema negali 100% atpažinti gestų. O be to, kai kurie kurčiųjų bendruomenės nariai mano, kad toks kurtumo “gydymas” įžeidžia jų unikalią kultūrą.

Panašus darbas atliekamas ir Australijoje. Naujajame Pietų Velso universitete (University of New South Wales-UNSW) daktaras M.V. Kadus (Mohammed Waleed Kadous ) taip pat kuria panašią sistemą. Projektas vadinasi GRASP (Glove-based Recognition of Auslan using Simple Processing). Projekto tikslas – australų gestų kalbą versti į rašytinę ir šnekamąją.  Pritaikant tokius išradimus, teks išspręsti nemažai problemų ir nepatogumų. Juk norint bendrauti, reikia būti arti kompiuterio, nes laidai jungiantys kompiuterį ir pirštines yra riboto ilgio. Be to, kompiuteris, apdorojantis signalus ir verčiantis gestų kalbą, turi būti labai galingas. Juk kurtieji gestų kalba bendrauja praktiškai tokiu pat greičiu kaip ir girdintieji taria žodžius. Kita problema, kad gestų kalboje nėra tokių žodžių kaip „ir“ (and), „bet“ (but) ir kai kurių kitų. Ką daryti tokiu atveju - neaišku iki šiol. O ir rankos pas žmones skirtingo dydžio. Nepaisant visų iškylančių problemų, galima tik sveikinti, kad kažkas ryžtasi kurti panašias sistemas. Pagal spaudos pranešimus, bandant sistemą GRASP, ji galėjo atskirti ir išversti 95% gestų.